AIと翻訳資産を組み合わせる次世代翻訳システム

近年、AI翻訳の世界で注目されている技術に

RAG（Retrieval-Augmented Generation）

があります。

簡単に言うとRAGとは

AIに翻訳させる前に、関連情報を検索して参考資料として渡す仕組み

です。

通常のAI翻訳よりも

• 翻訳精度
• 用語の一貫性
• 専門翻訳の品質

が大きく向上する可能性があります。

この記事では

• RAG翻訳とは何か
• 翻訳者がRAGを作るメリット
• RAG翻訳の基本的な作り方

を解説します。

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RAG翻訳とは何か

通常のAI翻訳は

原文
↓
AI翻訳

というシンプルな仕組みです。

しかしRAG翻訳では

原文
↓
関連情報検索
↓
AI翻訳

という構造になります。

つまり

AIに翻訳させる前に参考情報を渡す

という仕組みです。

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RAG翻訳のメリット

翻訳者にとってRAG翻訳には
大きく3つのメリットがあります。

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① 用語の一貫性が向上する

翻訳では

• 用語のブレ
• 表現のばらつき

が大きな問題になります。

RAG翻訳では

• 用語集
• 翻訳メモリ
• Codex

などを参照するため

訳語の統一性が高まります。

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② 翻訳資産を活用できる

翻訳者は通常

• TM
• 用語集
• 技術ノート

などを持っています。

しかし通常のAI翻訳では
これらは活用されません。

RAG翻訳では

翻訳者の資産をAIに参照させる

ことができます。

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③ 専門翻訳の精度が上がる

技術翻訳では

• 専門用語
• 定型構文
• 技術知識

が重要です。

RAG翻訳では
これらをAIに渡すことができるため

専門翻訳との相性が非常に良い

と言われています。

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翻訳者が使えるRAG翻訳の構成

翻訳者がRAG翻訳を作る場合、
一般的には次の構成になります。

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データ

RAG翻訳では
まずデータが必要です。

例えば

• 翻訳メモリ（TM）
• 用語集
• Codex（翻訳構文DB）
• 技術ノート

などです。

これらが

翻訳者の知識データベース

になります。

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Embedding

次にデータを

Embedding

という形式に変換します。

Embeddingとは

文章を数値データに変換する技術

です。

これによって

AIが意味的に近い文章を検索できるようになります。

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Vector DB

Embeddingされたデータは

Vector Database

に保存します。

代表的なツールには

• Pinecone
• Weaviate
• Chroma

などがあります。

このデータベースが

翻訳知識の検索エンジン

になります。

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AI（LLM）

最後に

• ChatGPT
• Claude
• Llama

などのAIを使います。

検索された情報をAIに渡すことで
翻訳を生成します。

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RAG翻訳の基本的な流れ

RAG翻訳の基本的な流れは
次のようになります。

原文
↓
Embedding
↓
Vector DB検索
↓
関連情報取得
↓
AI翻訳

つまり

検索＋AI翻訳

という仕組みです。

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特許翻訳とRAG翻訳

特許翻訳はRAGと非常に相性が良い分野です。

理由は

構文パターンが多い

からです。

例えば

according to one embodiment
the present invention provides
in another aspect

などの表現です。

これらを

Codex（翻訳パターンDB）

として蓄積しておくと

AI翻訳の精度が大きく向上します。

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RAG翻訳を始める方法

翻訳者がRAG翻訳を始める場合
次のステップがおすすめです。

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① 翻訳データを蓄積する

まず

• Codex
• 用語集
• TM

などの翻訳資産を整理します。

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② データベース化する

これらのデータを

• Markdown
• Excel
• JSON

などの形式で整理します。

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③ AIと連携する

次に

• LangChain
• LlamaIndex

などのツールを使って
AIとデータベースを接続します。

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まとめ

RAG翻訳とは

検索＋AI翻訳

を組み合わせた仕組みです。

翻訳者にとっては

• 翻訳資産を活用できる
• 用語の一貫性が上がる
• 専門翻訳の精度が上がる

というメリットがあります。

AI時代の翻訳では

翻訳知識のデータベース化

が重要になります。

その中心となるのが

• Codex
• RAG翻訳
• 翻訳パイプライン

です。

これらを活用することで
AI時代でも強い翻訳者になることができるでしょう。

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